Forecasting the Direction of Agricultural Commodity Price Index through ANN, SVM and Decision Tree: Evidence from Raisin

tahminlenmesi ekonomik aktörlere doğru alım satım kararları verebilmeleri için fayda sağlamaktadır. Türkiye’deki ticaret borsalarında işlem gören tarımsal ürünlerden biri olan kuru üzüm fiyatlarının oynak değişkenler kullanılarak tahminlenmesinin incelendiği çalışmada üç temel soru üzerinde durulmuştur. İç karışıklığın yüksek olduğu ülkelerde sosyal ve politik olaylar kuru üzüm fiyatlarını etkiler mi? Oynaklığı yüksek olan değişkenler kullanılarak kuru üzüm fiyat endeksleri tahminlenebilir mi? Son olarak, bu tip bir çalışmada Yapay Sinir Ağları (YSA), Karar Ağacı ve Destek Vektör Makineleri (DVM) yöntemlerinden hangisinin tahmin performansı daha yüksektir? Bu amaçla oluşturulan tahmin modeline YSA, KA ve DVM yöntemleri uygulanmış ve yöntemlerin tahmin performansları karşılaştırılmıştır. Uygulama sonuçları, oynak değişkenler ile sosyal ve politik olayların kuru üzüm fiyatlarının tahminlenmesinde kullanılabileceğini ve ilgili modelde DVM yönteminin en yüksek doğruluk oranını verdiğini göstermiştir.